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の多くの関数は、関数がイメージの領域外 (パディング) からのデータを必要とする場合の処理​​方法を決定するscipy.ndimageオプションの引数を受け入れます。mode=nearest|wrap|reflect|constantパディングは、ネイティブ コードのNI_ExtendLine()によって内部的に処理されます。

パディングされたデータに対して ndimage 関数を実行する代わりに、ndimage が使用するのと同じパディング モードの選択を使用して、パディングされたデータを取得したいと思います。

以下に例を示します (mode=nearest の場合のみ、2D 画像を想定):

"""
Get padded data.  Returns numpy array with shape (y1-y0, x1-x0, ...)
Any of x0, x1, y0, y1 may be outside of the image
"""
def get(img, y0, y1, x0, x1, mode="nearest"):
    out_img = numpy.zeros((y1-y0, x1-x0))
    for y in range(y0, y1):
        for x in range(x0, x1):
            yc = numpy.clip(y, 0, img.shape[0])
            xc = numpy.clip(x, 0, img.shape[1])
            out_img[y-y0, x-x0] = img[yc, xc]
    return out_img

これは正しいことを行いますが、一度に 1 ピクセルずつ反復するため遅くなります。

これを行うための最良の(最も速く、最も明確で、最もpythonicな)方法は何ですか?

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def get(img, y0, y1, x0, x1, mode="nearest"):
    xs, ys = numpy.mgrid[y0:y1, x0:x1]
    height, width = img.shape

    if mode == "nearest":
        xs = numpy.clip(xs, 0, height-1)
        ys = numpy.clip(ys, 0, width-1)

    elif mode == "wrap":
        xs = xs % height
        ys = ys % width

    elif mode == "reflect":
        maxh = height-1
        maxw = width-1

        # An unobvious way of performing reflecting modulo
        # You should comment this
        xs = numpy.absolute((xs + maxh) % (2 * maxh) - maxh)
        ys = numpy.absolute((ys + maxw) % (2 * maxw) - maxw)

    elif mode == "constant":
        output = numpy.empty((y1-y0, x1-x0))
        output.fill(0) # WHAT THE CONSTANT IS

        # LOADS of bounds checks and restrictions
        # You should comment this
        target_section = output[max(0, -y0):min(y1-y0, -y0+height), max(0, -x0):min(x1-x0, -x0+width)]
        new_fill = img[max(0, y0):min(height, y1), max(0, x0):min(width, x1)]

        # Crop both the sections, so that they're both the size of the smallest
        # Use more lines; I'm too lazy right now
        target_section[:new_fill.shape[0], :new_fill.shape[1]] = new_fill[:target_section.shape[0], :target_section.shape[1]]

        return output

    else:
        raise NotImplementedError("Unknown mode")

    return img[xs, ys]
于 2014-04-16T00:26:47.783 に答える